Новый релиз системы Security Vision IRP — улучшенная работа с заявками

Новый релиз системы Security Vision IRP — улучшенная работа с заявками

Новый релиз системы Security Vision IRP — улучшенная работа с заявками

В актуальной на сегодняшний день версии системы Security Vision Incident Response Platform [IRP], предназначенной для автоматизации действий по реагированию на инциденты кибербезопасности, пользователям стал доступен ряд новых полезных возможностей, а уже имеющийся функционал был оптимизирован.

Наиболее значимые обновления:

Новое в работе с заявками

  • Поиск по типам заявок при настройке фильтра (например, в перечне заявок). Найти нужную заявку стало гораздо удобнее и быстрее.
  • Валидация значений в карточке заявки. Благодаря этому исключаются возможные конфликты в значениях свойств.
  • В процессе импорта заявок все ошибки, имеющиеся в данных файла, отображаются пользователю.
  • Изменения в рамках рабочего процесса при использовании действия «Вызов внешнего коннектора»: появились возможности выбора в качестве параметра действия свойства типа «Таблица». Кроме того, заполнять команды внешнего коннектора теперь можно не только значениями свойств заявок, но и статическим значением, указанным пользователем, или значением справочника базы знаний.

Внешние коннекторы

Платформа Security Vision предоставляет возможность интеграции с различными системами при помощи настраиваемых внешних коннекторов. Внешние коннекторы могут выполнять команды сбора информации и различных действий на удаленных системах в рамках рабочих процессов реагирования на инциденты информационной безопасности. Были внесены следующие изменения:

  • Новый внешний коннектор для взаимодействия с системой очередей Apache Kafka.
  • Новый внешний коннектор к IBM MQ. Данный коннектор предназначен для периодического получения сообщений из очереди и обогащения заявок на основе полученных данных.
  • Оповещения при попытке пересохранения изменений, внесенных другим пользователем. Теперь ситуации, когда один пользователь удаляет изменения другого, будут исключены.

Коннекторы данных

Для взаимодействия с некоторыми удаленными системами используются коннекторы, встроенные в Портал Security Vision. Встроенные коннекторы предназначены для сбора информации и автоматического создания заявок. Что нового в данном разделе:

  • Редактирование удаленных служб коннекторов данных. Теперь пользователи могут выстраивать цепочку коннекторов данных, что позволяет осуществлять сбор данных в разных сегментах сети.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru